dengan bulan t-1 secara individu berpengaruh terhadap variabel harga riil kubis di Pasar Cepogo pada bulan t. Koefisien regresi variabel selisih
harga riil kubis di Pasar Legi antara bulan t dengan bulan t-1 sebesar 0,510. Tanda koefisien yang positif ini memberi petunjuk adanya
hubungan searah antara selisih harga riil kubis di Pasar Legi antara bulan t dengan bulan t-1 dan harga riil kubis di Pasar Cepogo pada bulan t. Hal
ini berarti bahwa apabila ada peningkatan perubahan selisih harga riil kubis di Pasar Legi antara bulan t dengan bulan t-1 sebesar Rp 1,- per
kilogram maka harga riil kubis di Pasar Cepogo pada bulan t akan naik sebesar Rp 0,510 per kilogramnya.
Nilai t hitung pada variabel harga riil kubis di Pasar Legi pada bulan t-1 yaitu sebesar 1,552 dengan t tabel
2 pada selang kepercayaan 95 persen yaitu 2,033, maka t hitung t tabel
2, sehingga variabel harga riil kubis di Pasar Legi pada bulan t-1 secara individu tidak
berpengaruh terhadap variabel harga riil kubis di Pasar Cepogo pada bulan t.
3. Uji R
2
Uji R
2
digunakan sebagai ukuran ketepatankecocokan suatu garis regresi yang diterapkan terhadap suatu kelompok data observasi. Nilai R
2
menyatakan berapa besar variasi variabel tak bebas bisa dijelaskan oleh variabel-variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi. Nilai
R
2
Koefisien Determinasi yang diperoleh dari hasil analisis regresi antara Pasar Cepogo dengan Pasar Legi yaitu sebesar 0,405 atau sebesar
40,5 persen. Hal ini berarti bahwa harga riil kubis di Pasar Cepogo pada bulan t dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya yaitu harga riil kubis di
Pasar Cepogo pada bulan t-1, selisih harga riil kubis di Pasar Legi pada bulan t dengan bulan t-1, dan harga riil kubis di Pasar Legi pada bulan t-1
sebesar 40,5 persen yang dimasukkan dalam model, sedangkan sisanya yaitu sebesar 59,5 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar
model. Variabel-variabel lain tersebut antara lain; musim, produksi, dan
Indeks Harga Konsumen IHK yang berlaku di Kabupaten Boyolali dan Kota Surakarta.
Musim merupakan faktor yang berpengaruh dalam ketersediaan kubis. Musim di sini meliputi musim tanam dan juga musim panen.
Musim tanam kubis biasanya antara bulan Januari-April hal ini akan berpengaruh terhadap menurunnya stok kubis di pasar khususnya Pasar
Cepogo. Musim panen juga memberikan pengaruh besar terhadap jumlah stok kubis di pasaran, karena pada saat produksi tinggi harga kubis akan
turun dan pada saat produksi rendah harga kubis akan meningkat. IHK memegang peranan yang sangat penting dalam penentuan
harga riil. Pada saat penelitian digunakan IHK dengan tahun dasar yang berbeda yaitu tahun dasar 2002 dan tahun dasar 2007 sehingga terjadi
perbedaan yang cukup signifikan pada besarnya IHK kelompok sayuran baik di Kabupaten Boyolali maupun di Kota Surakarta. Penggunaan
tahun dasar yang berbeda tersebut karena Biro Pusat Statistik yang merupakan institusi yang berwenang dalam menghitung besarnya IHK
dan inflasi telah melakukan survey biaya hidup SBH yang menjadi dasar dalam menghitung diagram timbang dasar. Survey biaya hidup
untuk 2007 menunjukkan bahwa terjadi parubahan yang signifikan dalam pola konsumsi masyarakat di Kota Surakarta. Sehingga dari hasil
perhitungan diagram timbang ditentukan tahun dasar baru untuk perhitungan IHK dengan tahun dasar 2007. Perubahan tahun dasar
tersebut akan dipengaruhi oleh pola konsumsi masyarakat yang berbeda, perbedaan jumlah paket komoditas barang yang dikonsumsi, perubahan
kualitas dan kuantitas barang yang dikonsumsi, serta tren yang berlaku pada saat itu.
4. Uji Multikolinearitas
Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas digunakan matriks korelasi yaitu hubungan antara berbagai variabel bebas yang
dimasukkan dalam model. Jika nilai Pearson Correlation 0,8 dan nilai Eigenvalue Colinearity diagnostik mendekati nol maka model yang
